Entwicklung
- Mehr Code in weniger Zeit → Tempo und Umfang an die verfügbare Prüfkapazität koppeln.
- KI trifft Architekturentscheidungen nebenbei → Fachregeln, Datenmodell und Rechte explizit festlegen.
- Lokal korrekte Funktion → Auswirkungen auf Schnittstellen, Daten und Folgeänderungen prüfen.
- Release als Abschluss → Wirkung im Betrieb messen und Änderungen gezielt zurücknehmen können.
Beratung
- Ein passendes KI-Werkzeug auswählen → klären, wer entscheiden, prüfen und bei Fehlern eingreifen kann.
- Zeitgewinn in einem Arbeitsschritt → Aufwand und Risiken im gesamten Ablauf bewerten.
- Eine Lösung empfehlen → Annahmen, Zielkonflikte und Abbruchkriterien mit den Verantwortlichen klären.
- Einführung als Projektende → feste Wege für Rückmeldung, Entscheidung und Korrektur einrichten.
Support
- Ein Ticket isoliert lösen → gemeinsame Muster über Tickets, Logs und Nutzung erkennen.
- Fehler am aktuellen Code suchen → Version, Datenzustand und vorausgegangene Änderungen zusammenführen.
- Lösung im Ticket festhalten → bestätigte Ursachen in Tests, Regeln und Produktänderungen überführen.
- Viele Tickets schnell schließen → messen, ob wiederkehrende Probleme dauerhaft abnehmen.